Uber đã tiêu hết toàn bộ ngân sách AI hàng năm trong bốn tháng. Công ty đã triển khai Claude Code của Anthropic cho khoảng 5.000 kỹ sư vào tháng 12 năm 2025, và đến tháng 4 năm 2026, số tiền được phân bổ cho các công cụ AI như Claude Code và Cursor đã hết.
Điểm đáng chú ý: ban lãnh đạo thậm chí còn không chắc liệu khoản chi này có đáng đồng tiền bát gạo hay không.
Con số thật đáng kinh ngạc, nhưng kết quả thì không
Đến mùa xuân năm 2026, 95% kỹ sư đã sử dụng các công cụ AI hàng tháng. Khoảng 70% các lần commit mã được thúc đẩy bởi AI. Việc sử dụng các tính năng AI dạng tác nhân đã tăng mạnh từ 32% vào tháng Hai lên 84% vào tháng Ba năm 2026.
COO của Uber, Andrew Macdonald, đã nói thẳng thắn trong một cuộc phỏng vấn với Rapid Response vào tháng 5 năm 2026.
Liên kết đó vẫn chưa có, đúng không? Tôi nghĩ có thể ngầm hiểu rằng có thêm nhiều tính năng đang được triển khai, nhưng rất khó để phân biệt rõ ràng giữa một trong những con số đó và việc “Bây giờ chúng ta thực sự đang phát triển thêm 25% tính năng hữu ích cho người dùng.”
Chi phí API hàng tháng mỗi kỹ sư dao động từ 500 USD đến 2.000 USD. Tổng chi tiêu cho R&D của Uber đạt 3,4 tỷ USD vào năm 2025, đã tăng 9% so với cùng kỳ năm trước. Ngân sách AI năm 2026 dự kiến kéo dài mười hai tháng, nhưng chỉ tồn tại được bốn tháng.
Sự tính toán nội bộ
Các tiết lộ của CTO Praveen Neppalli Naga vào tháng 4 năm 2026 được cho là đã kích hoạt một cuộc rà soát nội bộ về chi tiêu AI tại công ty. Câu hỏi đặt ra là không thoải mái nhưng cần thiết: Uber có nên tiếp tục tăng cường đầu tư vào AI, hay nên bắt đầu đánh giá lại số lượng nhân sự dựa trên những chi phí này?
Một điểm dữ liệu đặc biệt nổi bật: 11% các bản cập nhật backend đang được thực hiện bởi các tác nhân AI mà không có sự giám sát của con người.
Uber không phải là công ty duy nhất gặp phải rào cản này. Microsoft được cho là đã đặt ra các hạn chế đối với việc sử dụng Claude do chi phí tăng cao.
Điều này có nghĩa gì đối với các nhà đầu tư theo dõi AI và tiền điện tử
Vấn đề cốt lõi mà Uber vừa phơi bày là việc định giá token biến động tạo ra những ác mộng về lập ngân sách cho các doanh nghiệp. Động lực này có tác động trực tiếp đến nhu cầu về năng lực tính toán liên quan đến AI, đúng là nơi mà một số dự án bản địa tiền điện tử đang định vị mình.
Các mạng máy tính phi tập trung như Akash, Render và io.net đã tự giới thiệu là các giải pháp thay thế rẻ hơn so với các nhà cung cấp hạ tầng AI tập trung. Những dự án tiền mã hóa bị ảnh hưởng nhiều nhất là những dự án có định giá ngầm dựa trên giả định rằng nhu cầu AI doanh nghiệp sẽ tăng trưởng theo cấp số nhân và vô hạn. Uber đã chứng minh rằng nhu cầu có thể tăng trưởng theo cấp số nhân trong khi ngân sách lại sụp đổ trên một khoảng thời gian ngắn hơn nhiều.